Die Qualität der Daten entscheidet
Künstliche Intelligenz. Ohne eine wirklich solide Datenbasis bleibt jedes betriebliche KI-Projekt nur Stückwerk. Ein Expertenkommentar von Manuel Moser, Director Digital Innovation & AI, CANCOM Austria
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen schreitet voran. So groß die Innovationsfreude ist – sie stößt rasch an Grenzen ohne ein qualitatives Daten-Fundament. Ohne strukturierte, aktuelle und zugängliche Daten wird kein KI-System sein volles Potenzial entfalten können. Das gilt auch für Generative KI.
Fehlerhafte Daten behindern Prozesse und Wertschöpfung
In zentralen Systemen wie CRM oder ERP finden sich oft unvollständige, fehlerhafte oder gar widersprüchliche Informationen. Das wirkt wie Sand im Getriebe – für klassische Analysen und auch für moderne KI-Modelle, die einen „sauberen“ Daten-Kontext benötigen. Investitionen in Datenarchitektur, eine klare Data-Governance und abteilungsübergreifende Verantwortlichkeiten sind daher essenziell.
Interessant ist, dass oft engagierte Mitarbeitende KI aus der operativen Basis vorantreiben. Sie nutzen generative KI lange vor offiziellen Projekten. Bottom-Up-Push und Know-how sind wichtige, förderwürdige Signale. Unternehmen sollten daher Räume für Austausch, Transparenz und Best Practices zu schaffen. Dieses Innovationspotenzial strukturiert mit strategischer Governance verbinden, kann einen nachhaltigen Wandel auslösen.
Der Erfolgsfaktor Vertrauen
Ein zentraler Erfolgsfaktor für KI ist auch Vertrauen – das wächst durch greifbare, positive Erfahrungen. Gerade zum Start können einfache, aber effektive Piloten den Nutzen von KI sichtbar machen. Wenn Mitarbeitende erleben, wie KI Prozesse und Entscheidungen beschleunigt, steigt Akzeptanz und Verständnis. Auch Trial-and-Error gehört zum Prozess, niemand erwartet sofort 100-prozentige Lösungen. Entscheidend ist zu lernen und mit jeder Iteration besser zu werden.
Aktuell sehen wir den Übergang von regelbasierten Chatbots zu komplexeren, kontextsensiblen KI-Systemen. Transformer-Modelle verstehen natürliche Sprache deutlich besser – das steigert die Nutzerakzeptanz. Die Anforderungen steigen aber ebenso : Kund:innen erwarten nicht nur Antworten, sondern echte Assistenz. Der Leitsatz „Show me, tell me, and do it for me“ bringt es auf den Punkt : KI soll informieren, anleiten und bestenfalls gleich selbst handeln.
Die notwendige Investition in Datenqualität
Mit Agentic-AI, also autonomen Assistenzsystemen, ist die nächste Disruption bereits da. Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, verändern nicht nur die Effizienz, sondern ganze Geschäftsmodelle. Und das mit klaren Geschäftsregeln im Sinne des Unternehmens. Der Trend geht dabei zu Tool-Mixes statt Einzelmodelle.
Unternehmen, die heute die richtigen Grundlagen legen, bestimmen morgen die Spielregeln. KI ist eine gesamtunternehmerische Aufgabe. Wer nachhaltig erfolgreich sein will, muss in Datenqualität investieren, Vertrauen aufbauen und das Wissen der eigenen Mitarbeitenden einbinden. Der Wandel beginnt nicht nur im Vorstand, sondern oft auf den Schreibtischen derer, die heute schon KI nutzen. Jetzt ist die Zeit, dieses Potenzial in geregelte Bahnen zu lenken – bevor andere es tun.